Как чистить сгенерированный текст от галлюцинаций до индексации и публикации

Как чистить сгенерированный текст от галлюцинаций до индексации и публикации

Разбираем пайплайн на атомы: не «проверить руками», а встроить контроль в поток генерации. Сначала отделяйте факты от интерпретаций: даты, числа, названия, цитаты, ссылки, сущности. Всё, что модель выдала как уверенный факт, должно пройти через внешний источник или базу знаний, иначе это мусор в красивой упаковке.

Тестим связку API и баз данных: после генерации прогоняйте текст через 3 слоя.
— Детектор сущностей: сверяет имена, бренды, продукты, географию.
— Rule-based фильтр: ловит запрещённые шаблоны, противоречия, лишние обещания.
— Semantic check: сравнивает абзац с исходным брифом и ищет расхождения по смыслу.

Для programmatic-SEO это критично: одна галлюцинация в массовом контенте масштабируется хуже, чем ошибка в шаблоне. Если у вас блоки FAQ, таблицы или сравнения, не давайте модели сочинять поля. Сначала жёсткая схема JSON, потом валидация типов, потом рендер в текст. Всё, что не проходит схему, не должно попадать на страницу.

Как не словить фильтр за thin content: убирайте водянистые фразы, повторы и псевдоуверенные формулировки вроде «всегда», «точно», «лучший». Оставляйте только проверяемые утверждения, а спорные места помечайте как неопределённые или удаляйте. Лучший антигаллюцинационный фильтр — тот, который ломает публикацию, а не аудиторию.